PRONOSTICOS

Pronóstico es la estimación de un acontecimiento futuro que se obtiene proyectando datos del pasado que se combinan sistemáticamente, o sea que requiere técnicas estadísticas y de la Ciencia administrativa.

PROCESO DEL PRONÓSTICO

A partir de lo propuesto por SIPPER (1998), a continuación se realiza una breve descripción de algunos aspectos que debe tener en cuenta el decisor para el desarrollo de un pronóstico.

Identificación del problema.
Un primer paso es definir, que es lo que se desea pronosticar, y entender que el pronóstico es al fin al cabo una herramienta para tomar decisiones. Lo anterior lleva a pensar, ¿cual es la decisión que se debe tomar?, pues “si la decisión no se afecta con el pronóstico, el pronóstico es innecesario”. En general los aspectos que se deben considerar al momento de realizar un Pronóstico son: Qué pronosticar, nivel de detalle del pronóstico y horizonte de planeación o de tiempo del pronóstico.

Horizonte del Pronóstico.

Este aspecto es fundamental al momento de realizar un pronóstico, generalmente el horizonte de planeación se puede clasificar en tres momentos:

Pronósticos a corto plazo: Para este tipo de pronósticos el período puede ir hasta un año, pero generalmente no es mayor a 3 meses, este tipo de pronósticos se usa para determinar el número de unidades de producto a fabricar, o a comprar, así como en la asignación y programación de trabajo. Por lo tanto, estos exigen un buen nivel de exactitud. Los métodos que más se usan para pronosticar a períodos cortos son los métodos de series de tiempo, aunque también se usan los causales.

Pronósticos a mediano plazo: Un pronóstico a mediano plazo, en general va desde los tres meses a los dos años. Generalmente es útil para planear la capacidad, las ventas o el flujo de caja. Igualmente estos requieren un buen nivel de exactitud y se utilizan los métodos causales y de series de tiempo.

Pronósticos a Largo Plazo: Por lo general comprenden de 3 o más años, no requieren altos niveles de exactitud, se utilizan por ejemplo: en la planeación de ubicación de una nueva planta, planeación de nuevos productos o de proyectos de investigación y desarrollo. Generalmente se usan métodos causales y cuantitativos para obtenerlos.

Análisis de Datos.
El examen de los datos históricos, permite tener una visión amplia al momento de iniciar un proceso de pronóstico. Estos datos pueden ser suministrados por la misma empresa o pueden provenir de organizaciones gubernamentales como: El DANE, Planeación Nacional, los diferentes ministerios (Agricultura, Industria y Comercio Exterior), igualmente las agremiaciones o las Cámaras de Comercio, entre otras, todas estas entidades dependiendo del tipo de producto que se esté analizando cuentan con información específica de diferentes sectores económicos.
Por el contrario, si no se disponen de datos se deben recolectar o usar un método de pronóstico que no lo requiera. Igualmente, hay que tener en cuenta que hay factores externos que afectan los datos, por ejemplo: la situación económica del país es un factor, ya que si se hay una tendencia regresiva en la economía del país, esto se refleja en la demanda de bienes y servicios. Existen otros factores como la calidad, el precio, la publicidad que influyen en la demanda, los cuales hay que considerarlos al momento de analizar los datos.
Inicialmente, si se disponen de datos estos se deben graficar para observar si existe un patrón, la gráfica se puede hacer bien en relación al tiempo (serie de tiempo) o contra una variable causal. Para el caso de una serie de tiempo, existen cuatro componentes que pueden determinar su comportamiento: La tendencia, la estacionalidad, la ciclicidad y la variación aleatoria que pueden tener los datos.

La Tendencia:
Este factor representa el comportamiento de los datos a lo largo del tiempo, estos pueden aumentar o disminuir o permanecer relativamente constantes. La tendencia puede ser aproximada por una línea recta, pero igualmente puede tener formas exponenciales, cuadráticas o en forma senosoidal.

La Ciclicidad:
Son las altas y bajas de los datos que se repiten a lo largo del tiempo. Generalmente están asociados a ciclos comerciales, muchas veces estos son afectados por factores externos que determinan su comportamiento. Los ciclos tienen forma de ola, ya que pasan de un valor grande a uno pequeño y de regreso nuevamente.

La Estacionalidad:
Este factor se refiere a las fluctuaciones periódicas de longitud constante y de manera proporcional, estas pueden ser determinadas por la temperatura, la lluvia, las ferias, las vacaciones, etc. La diferencia entre estacionalidad y ciclicidad consiste en que la primera se repite así misma a intervalos fijos como un año, un mes o una semana, en tanto que los ciclos tienen una duración mayor que varía de un ciclo a otro.

Variación Aleatoria:
El análisis de los datos siempre debe suponer un componente aleatorio o de error que siempre afecta la demanda.